Google推出“流视觉化 Flow Visualization”功能已经有一段时间了。现在写篇博客来对这一功能做个简单介绍。

在以往,GA报表中只提供了“导航 ”和“进入路径”等简单的报表,功能和实用性都很有限。譬如,在顶级路径报表中,经常会出现几千种不同路径的转化。这对网站分析并无太多裨益。

多渠道路径的根基:节点

所有的“流视觉报表”都是基于节点的。每个节点可以看作是多个页面的组合,或是某项度量指标的分析维度。“流视觉报表”最令人振奋的功能是其智能算法来生成页面组合(节点)。例如,节点会把带有不同查询参数的同一个页面进行自动组合,对于现代几乎都是基于数据库的动态网站来说,就不会产生无穷尽的路径。

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此外,除了智能算法产生的组合,你也可以自定义自己的节点!!!下面,我做一个简单介绍。

在新的“流视觉报表”报表中,展示了访问者是如何顺着节点往下访问,以及在什么节点上离开访问流(flow,如离开网站)。对于转化分析来说,数据视觉化和视觉化的可操作性是非常重要的。如果你要分析特定问题或场景,你就会想在当前情景下能很容易的对数据进行向下钻取的分析操作。同时,这种数据可视化也支持个人特定目的的分析。

查看“目标流”报表

报表位于GA新版:标准报告 > 转化 > 目标 > 目标流

“目标流”报表对传统点击路径报表进行了耳目一新的革命。以往我们看点击路径,是从一个页面到另一个页面的跳转,现在则是节点与节点直接的点击流转。分析之旅从最左边的节点开始,你还可以选择特定访问细分,轻而易举的对访问流量进行维度细分,这样你就能轻而易举的回答,来自特定营销活动、流量来源、访问地区的用户是如何转化的!!!

蓝色的连接线是节点与节点直接的连接,表示前后两个节点的访问次数。红色的节点则是在转化流中,有多少访问中途离开了。通过这种可视化,让繁复的数据变得非常容易解读,简洁性就是“目标流”最强大最耀眼的特性。

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譬如,我们可只关注特定流量来源的数据,如“百度”。从“流量来源维度”中选择“流量”,然后点击“Baidu”方块,选择“突出显示途径此处的流量”。这样,即可看到来自该流量来源

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此外,还可以使用“连接”滑块来调整视图展示,更美观易读。

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这样,你就能了解网站访客都是来自何处,跟随他们的访问轨迹、跳出/退出率,评估网站的转化绩效和进行关键页面的优化。

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导航流报表

报表位于GA新版:标准报告 > 受众群体 > 访问者流

任意选择某个节点,你可以看到的前、后节点的访问情况。

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创建和编辑节点

点击顶部节点的齿轮按钮,可使用正则表达式,或其他基本过滤模式,来把特定页面进行组合成一个节点。

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譬如,某个跨国公司的网站可能会把来自美国的流量归到“美国”节点上。

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补充参考资料:

http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=zh-Hans&answer=1709397   Google Analytics官网的详细操作说明

 

每个网页有大量的链接,如何了解用户会点击哪些链接,以及这些点击会产生什么样的商业结果?我们可以利用Google Analytics中的“网页内分析”功能来回答这些问题。这里,我介绍一下如何使用“网页内分析”的功能和数据解读。

1. 访问“网页内分析”功能

进入GA报表后台,在左侧导航栏内找到 “内容”- “网页内分析”模块(截图下方红圈处)

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点击链接,可以看到“网页内分析”的界面,左侧有“内容详情”(含访问量及相关统计信息)- “入站来源”(进入当前页面的访问路径,也就是访问者从哪个页面链接引过来的) – “站外目标网页”(离开当前页面后的访问路径,也就是访问者接下来访问什么页面);网页主体部分内将自动加载嵌入小秘书网站页面,并且页面内的链接上会浮现气泡图和相应统计数据。

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2. 几个关键指标的说明

  • a) “网页内分析”的默认指标是“点击次数”,但实际上GA并非跟踪鼠标的点击行为,而是根据链接目标页面的网页访问(PV)行为进行统计。这样产生的一个问题就是,该页面内的多个链接可能会指向同一个链接目标页面,这样的话,这些相同链接的指标数值就是一样的(目标页面url一样)。GA针对这种情况做了一些标记:

clip_image005 “首页”存在多个指向链接,气泡图用虚线进行标注;“找餐厅”只有唯一指向连接,则是实线

当我们把鼠标停留在有多个指向链接的气泡图上,该网页内相同指向链接的气泡图也会被黑亮显示。如下图:

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  • b) 气泡图内的数据计算:
  • 绝对值指标:

“点击次数”=该链接被访问过多少次;

“收入”=“访问过当前网页该链接的所有访问进程中,曾经购买的现金券的金额数”

“目标      1”=“访问过当前网页该链接的所有访问进程中,有多少次访问进程曾经在网上订餐”

  • 相对值指标:

“点击率”=该链接被访问过的次数 / 当前页面所有链接被访问的次数;

“收入”=“访问过当前网页该链接的所有访问进程中,曾经购买的现金券的金额数” / “访问过当前网页所有链接的所有访问进程中,曾经购买的现金券的金额数”

“目标 1”=“访问过当前网页该链接的所有访问进程中,有多少次访问进程曾经在网上订餐”/ “访问过当前网页所有链接的所有访问进程中,所有访问进程曾经在网上订餐的总次数”

注意:这里的相对值指标,并非是“转化率”的概念,而是某一个链接在该网页所有链接访问指标中所占的比重!

3. 分析举例:

首页Banner幻灯片2指向的链接http://www.xiaomishu.com/square/food/special_5999 ,指标数据如下:

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我们看到,在统计期内,获得了172次点击(浏览次数),在访问过此链接的所有访问进程中,产生了价值“1800.00”的目标价值(我们预设了每次网上订餐均为一次目标完成,价值100元),以及18次网上订餐和1次兑换礼品。172次的点击,占首页总链接点击数的0.5%,分别各占所有首页访问进程目标1完成和目标价值的0.6%。

从首页进入目标网页http://www.xiaomishu.com/square/food/special_5999 (截图下半部分),我们可以看到访问者在该页面点击过哪些链接,以及从哪些路径访问到该页面(除首页Banner幻灯片广告链接外)

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4. 常见问题

  • 某些连接为什么没有数据?

页面中所有的出站链接

Google Analytics默认不会追踪出站链接,所以对于页面中所有指向站外的链接都无法统计到点击次数。此外,指向站内子域名的链接,GA也不会进行统计,譬如www.xiaomishu.com某个网页中指向wedding.xiaomishu.com/ 子站的链接。

页面中包含在JS/Flash中的链接

当页面中的链接包含在JS/Flash中时,Google Analytics无法追踪到这部分点击的数据,同样热力图中也不会包含这些链接的点击次数。

网站内使用了Google Analytics的虚拟页面trackPageView()来跟踪链接,由于虚拟页面会人工改写链接url,GA不能获取原始url信息,所以无法跟网页内的真实链接进行匹配了。

  • 下载,订阅等功能性按钮

下载,订阅,视频播放等非页面浏览行为默认都不会被Google Analytics追踪到。解决的方法同样是使用虚拟页面进行追踪。

链接目标页面中不包含GATC

Google Analytics利用后续页面的PV计算前一页面链接的点击量,所以,如果碰巧后面的页面没有实施GATC,那么Google Analytics也就没有数据用来计算热力图中的链接点击量了。

  • 整页点击量汇总等于100%吗?

是的,整个页面中各个链接的点击量占比加在一起是等于100%的。

 

Forrester 7月份的一份研究报告 The DMP Is The Audience Intelligence Engine For Interactive Marketers ,提出了一个 “数据管理平台 Data Management Platform (DMP)”的针对于线上互动营销和客户细分的商业智能Business Intelligence 解决方案概念。我从这份报告中摘选部分翻译,供了解、学习和探讨一下。

客户细分一向是传统营销的核心根基。在离线世界中,客户细分已经得到无数营销者的认可并实践。
而线上互动营销的领域,正在浮现出来的“数据管理平台 Data Management Platform (DMP)”,则为营销者提供了一个相较传统营销更为有效的客户细分或基于受众营销的机遇。营销者挣扎于支离破碎的信息片段,数据资产未被充分利用,并渴望获得更多受众的真知灼见,这就有必要针对类似“聚合知识或Turn”这样的DMP进行投入了。但要做好准备,这可是一个时间-劳动力密集的过程,需要营销、IT、法务e客户关系管理(CRM)或者分析部门的参与。

营销者总是依赖于客户/受众细分

传统大型企业,会使用诸如Acxiom和Marketing Solutions等公司管理的客户数据库来进行丰富的客户细分,开展营销。对于严重依赖于如直邮渠道等的直复式营销者来说,客户细分方案是很容易实施的;科学的测试和优化也是必备的。尽管客户细分对于品牌营销者来说是很普遍的实践行为,但他们针对客户细分进行营销的能力却是收到限制的,因为他们严重的依赖于大规模媒体工具,如印刷媒体或电视。无论是高度精准定位的直复邮件还是精心策划的品牌推广信息,进行客户细分的好处是显而易见的。客户细分能帮助营销者:

  1. 提供信息,来更好的进行定位和优化营销活动
  2. 提高客户管理方法和流程
  3. 驱动跨客户生命周期的洞见,从客户获取到关系维系

在数字世界,基于细分的受众定位机会可以说不要太多,但也存在缺陷:

  • 数据支离破碎(Data Fragementation)
    互动营销者拥有大把的受众定位数据选择,但从中进行挑选来针对特定受众群体获得最大化曝光度,这种选择过程是容易让人迷惑且令人畏惧的,更不要说需要花大量的时间来管理不同的数据。Moxie Interactive 媒体总监就说:我们有好几吨的数据,但没有好的方法来利用这些数据。这些数据来自五花八门。
  • 使用第一方数据的机会受限制   比较令人惊诧的是,互动营销者在把强健而有价值的离线数据库搬到网上使用时,会面临一个严峻的问题:法律限制和内部组织孤井壁垒(internal organizational silos)。由于担心数据泄露,数据管理和应用权的丧失,会阻碍离线和线上数据精准营销中的使用。
  • 有限的受众见解  互动营销者渴望获取和了解对那些看到和回应数字化营销活动的受众群的洞见。但这些数据很难进行挖掘。

而DMP框架则是考虑用一个统一的方式来进行基于细分的营销。这种威力来自集中化的系统,收集散落的受众洞悉,通过让数据易于获取,并且整合不同的数据集合,来创建出独一无二、有意义的客户细分,在整个数字化渠道中,如展示广告、网站和邮件,采取有效和俯览式的客户细分,进行有效营销活动。

Forrester对DMP的定义是:

把分散的第一、第二和第三方数据进行整合纳入的一种统一的技术平台,对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动渠道环境里。

DMP的核心元素:

  • 数据纳入和聚合 采取统一化(并且逐步程序化)的方式,具备从第一、第二和第三方的在线和离线来源,把数据进行吸收和整合的能力。
  • 客户细分建造和利用:让营销者可以灵活合并数据源来构建自定义受众群的功能。
  • 无所不包的容器标签:无所不包的标签解决方案,提供了包含一致化和精确数据收集的好处,提供标签灵活性,降低组织的摩擦。
  • 自助式的用户界面:基于网页web界面的直接获取数据工具,功能和几种式报表和分析。笔者注:貌似基于网页web界面,也并非必要,微软的MS SQL Server BI解决方案提供的PowerPivot工具跟Office Excel与Analysis Services的集成方案,远比web界面更灵活,甚至更强大,对大部分商业用户来说,也更熟悉Excel的操作界面。
  • 相关渠道环境的连接:跟相关渠道的集成,包含网站端,展示今天的广告和电子邮件,以及接下来的搜索和视频,让营销者能找到、定位和提供细分群体提供相关度高的营销信息。
    笔者注:“搜索”需要在下一步进行吗?用免费的Google Analytics网站分析工具,就能够进行到客户转化与访问来源、媒介和关键字了喏。

下面是DMP的框架图

 

 

数据管理平台 Data Management Platform

 

Aggregate Knowledge and BlueKai 提供的报告样例

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案例:“大众点评网”使用的“微数据Microdata”,应用于站内连接、面包屑、餐厅点评和地址等信息,从而在搜索引擎结果展示页面上提供更用户友好的信息展示,从而提高搜索转化率。

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从上面的截图可以看到,“大众点评网”在Google的搜索结果页,具有良好的结构化呈现,并且信息丰富,满足搜索用户的多样化需要,从而提供了极佳的体验,对搜索结果展示转化成点击量,具有非常重要的提升作用。“大众点评网”是如何做到的呢?我碰到的一些所谓SEO业内人士(譬如预定酒店机票“X程”内部SEO经理)竟然说这是因为“大众点评网”跟Google的关系很好,所以有所优待……真能扯淡啊!

随便找一个“大众点评网”的搜索着陆页看看里面的html代码吧。

 

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代码内标黄的部分,即可看出不同之处,是一个item申明标签还有一个链接 http://data-vocabulary.org/ ,其实这就是富文本摘要(Rich Snippets)的一种规范,还有几种可选规范(microdata, microformats, and RDFa)。可参考Google支持中心的介绍 http://www.google.com/support/webmasters/bin/answer.py?&answer=185417

注:有多种实施方案可选, 我个人推荐使用RDFa,相对语法更简洁明了。

针对一般的电子商务/订餐网站,可考虑部署内容:

  1. 面包屑
  2. 线下实体店/餐厅简介(本地化商业搜索)
  3. 产品/餐厅评论
  4. 菜谱

这只需要一个小的技术改造即可实现。当然,网站的产品或评论页面添加富文本摘要之后,也不会马上就在Google搜索结果页面展示,国外一些同行称需要1个月的时间才能更新上去。此外,Google似乎也会对这些富文本摘要进行比较严格的审核,不符合规范的话,也不能被展示。

 

上周四Google宣布将对Google Analytics中的访问次数/访问进程(visit/ session)的定义进行改变 – 官方原文http://analytics.blogspot.com/2011/08/update-to-sessions-in-google-analytics.html。最关键的变化在于,新的定义中,无论何时,访问者从不同的来源重新访问网站,都会计算为一次访问。此前,只有访问者在30分钟没有网站访问动作后,才会计算成为一次新的访问。第二个变化是,浏览器关闭不会结束一次访问进程。

Google认为,这次改变影响不会很大,大部分GA用户只会看到大约1%左右的变化。然而,有一些却反映有超过10%的变化幅度。对GA数据来说,影响最明显的是比率指标,譬如转化率,弹出率和网站平均访问时长。

哪些指标会受到影响?

首先可以确定的是,绝对会受影响的指标是访问次数(visits)。对“唯一访问者 UV”、网页访问数量PV、转化率、网站停留时间等,应该是没有影响的。

随着访问次数(visits)增长,那些以访问次数为分母的比率指标都会下降,譬如每次访问的页面浏览数,转化率和网站平均停留时长。

对跳出率(bounce rate)来说,则有些特殊。如果访问者通过某个访问来源来到网站并点击了某个页面,然后她又跳到别的访问来源,譬如用搜索引擎重新进行搜索,在结果页面点击某个结果链接又回到了之前的网站,那GA就会针对第一个访问来源计算一次跳出。这样,对一些网站来说,跳出率就可能会增长。

另一个会受特别影响的指标是 %新访问者 。访问者重新进入网站,产生第二次访问,会被认为是 回访者(Return Visit)。因此 %新访问者 这个指标会下降。

对我的网站指标会造成哪些的影响?

新的定义会根据网站的不同类型而呈现不同程度的影响。这取决于访问者是否会通过多个访问来源来重新进入网站。有些网站可能并不会受影响。而某些是用Google提供的内部搜索服务或第三方聚合网站,则会受很大的影响,因为访问者使用这些功能时,总是被认为是重新进入网站。

具体的影响程度,可能需要一段时间的观察来进行判断。

Google Analytics的数据是否还可靠?

一个关键的问题是,定义的变化是否会影响我们对网站或商业绩效的理解,是否会影响我们用GA数据来改进绩效?从长期角度来看,一点儿也不会。

无论访问次数的定义是否精确,以往和现在的数据是否正确,都取决于所处时期的定义。现在的数据可能跟上几周不能直接进行比较,但过几周后,就不是问题了。毕竟,我们在评估绩效时,更多的是看当下的数据,这一变化并不会营销我们对绩效的理解。

某些人可能会面临的当前困境是,他们刚好前几天刚发起一场营销活动或推出网站新功能。那这些人就可能有点儿运气不太好,不过抗一抗也就过去了。

值得探讨的是,从这个指标的两种定义来看,我们是否能从中更好地理解商业绩效呢?

如何检查数据变化?

定义发生变化的时间是8月11号,但被影响数据的时间可能会根据不同时区而有所不同。建议:从每日的关键指标从抓取一些数据出来,然后比较它们的变化。如果你看到数据发生了变化,那这个数据会在11号或12号左右出现较大的变化,然后逐渐平缓下来。

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为什么Google要这么做呢?

可能Google想要让网站分析的数据更容易理解一些吧,尤其是针对线上营销者。现在,访问次数的定义更简单,每次某人进入网站,就是一次访问。Google公告也说了,希望能把不同渠道漏斗的数据进行对齐一致,这可能是一个关键的决策因素。

还有一个原因,可能是Google Analytics与AdWords在访问次数上定义的差异:访问者可能多次点击您的广告。如果一个人在同一会话中多次点击一个广告,AdWords 会记录多次点击,而 Analytics(分析)会将单独的综合浏览识别为一次访问。这是访问者在进行比较购物过程中的常见行为。(http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=57164

 
 

电子商务或线上营销企业中的商业智能分析(部分,初稿)

 

最近看到一些电子商务网站在部署Google Analytics代码时,只是简单的加入了默认的GA页面跟踪代码,这实在是对GA这一强悍的免费网站分析工具的一个巨大浪费。因此,写了一个针对电子商务网站的GA代码部署片子,简要介绍GA的功能和部署可能性。

 

Sal Cilella from Grvitytank

Interactions Volume XVIII.1 2011

交互设计是随着桌面计算机和图形化用户界面的演进而有机发展起来的,这里面包含了实地研究(field of study),以及设计实践。传统桌面的设计,如软件使用、网站浏览、在操作系统里面查找等,只包含了除屏幕外的较少变量。针对更广阔需求的界面使用者,传统设计则很少有所考虑,通常最终仅是把用户这一概念简化为整体系统的另一部分。设计师依赖于这种泛化的用户,用户就是在一个固定的位置,坐在键盘前,手上拿着鼠标,聚精会神的在完成一项任务。这种以任务为中心的方法,让用户体验的其他模糊元素(体验是如何展开的)被归属到功能(界面所能实现的东西)上。尽管这种方法也许能在简单的、封闭的桌面体验环境下能奏效,今天复杂的移动和多形态数字化体验则要求,设计师们需要通过更具有同理心的方法去拓展他们的流程和心智。

设计桌面计算体验的工具和技术,不断演化来匹配以任务为中心的视角。功能特性和使用案例(use cases),长久以来已经固化在软件开发流程里面,单纯的从数据和任务流的角度来提供用户体验,关注于系统能做什么,而不是关注系统与使用者是如何关联起来的。要更好的把屏幕上的体验跟椅子上的那个人进行连接,用户研究引入了界面设计流程。尽管用户研究可以对设计流程产生强大的影响力,在交互设计中,用研却更多的自跌身价,仅仅扮演有效性验证的角色,采用焦点小组(focus group)或者可用性测试(usability testing)来诱导特定概念或特性的反馈。甚至“人物角色(personas)”,用户被当做真实存在的人而所迈出的值得称赞的一步,大多数情况也是用来验证用户跟界面或者产品的相关性或者市场规模。

尽管典型的界面设计方法和工具,如功能特性、用户案例、用户测试和焦点小组,人物角色和场景,都被广泛应用,就构建同理心,在设计流程早期把目标用户群跟交互设计师连接起来而言,这些方法和工具所发挥的作用甚微。总的来说,要设计开发出我们预期用户的体验,这些方法和工具的影响力非常有限。也许,仅仅就桌面电脑的体验而言,这也是可以接受的。在这些封闭的情境下,交互设计师可以心安理得的期待,用户的使用情景并不会变化。但当用户从椅子上站起,离开房间后,带着这种数字化体验进入真实世界后,都会发生什么呢?一旦用户被吸引进入更广大的体验中,通常的方法都会让我们失败。

会见英雄

要设计崭新、强大和集成化的设计,我们需要一种新的方法。超越桌面的交互设计,从48英寸的可触摸屏自动售货机到轻量级的平板电脑到体感游戏平台,要求更高一级的目标群体策略和连接,这是传统设计工具箱所未能提供的。作为设计师,我们的心智和流程都需要做出巨大的变化。

第一步,我们要从桌面电脑的桎梏中解放出来,停止把交互当做任务来考虑。任务是线性的努力去获得某种结论或成果。在完成过程中的服务探索,被忽略了。你需要完成任务,因为你不得不这样去做,而非想要去这么做。任务是洗碗筷,计算账户,备份文件。这些任务,除了完成后的满足感外,毫无乐趣可言。我们越来越多的把这些任务外包给自动化流程和人工智能任务服务(HIT, human intelligence task)。

新的交互模式远远不止于任务或者功能特性的集合;从受众/读者/用户的角度来看,它们是体验。这些体验,来自于对愉悦的期望,即便是在最为微小的细节中。向消费者提供某种产品或服务并成功完成一系列任务,这还远不足够;这些体验如何展开,也是同样重要的。成功完成这些功能是理所应当的,如何完成,则是实现差异化的关键因素。在越来越拥挤的市场上,无数的数字化体验在争夺消费者的零散注意力(fragmented attention)。“如何”是跟竞争对手区分开的关键。消费者电子空间充斥着产品和服务的故事,这些产品和服务都是功能卓越但却因为不能提供强大的体验而无立足之处。要揭示出“如何”并设计出强大的互动式体验,我们需要从受众群入手,而不是产品。

我们可以利用电影制作者和作者们的核心创意工具来迈出我们的以受众为中心的一步:故事。故事是一种把体验跟围绕你身边的世界关联起来的一种基本方法,因此反而容易被看做一种设计方法。我们都会讲故事,但正是故事的喜闻乐见,使它成为一种强大的设计方法。所以,我们从创作每个故事都必备的三个关键要件来开始设计流程:一位可爱的英雄,一个拟真的场景和一个强大的剧本。这样,我们就创造出产生设计创意的情景。

我们要给这位英雄设计,这位英雄被大量的细节来进行描述。他们的名字、年龄,住在哪里,开什么样的车,在哪里工作,他们在上班路上会在车里听什么样的音乐。所有这些细节帮助我们设计师来把英雄当做一位个人来连接,而不是很多交互设计中假设的一般性的用户(见图1)。我们的英雄是我们所针对的受众群,通常从细分的人物角色和人类学(ethnographic)研究参与者中衍生出来,创造出一个复合式的人物角色,但并不像这些方法所产生的一般性结果。就好像一名虚构小说作者,设计师应该能就他们的人物角色营造出情感连接和健康的尊重,有全身心投入去帮助这位英雄获得成功的迫切感。

 

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图1 人物和设定:从一位主要人物角色(我们的英雄)和设定出发,我们为设计概念创建了情景。在这个例子中,我们为Kevin设计了一个移动购物应用,他是一位29岁的来自Bay Area公司的网页设计师。Kevin正搭乘公交车在去心爱的商店Urban Outfitters,他要去那里卖一条新的牛仔裤。

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图2 叙述弧结构:故事情节是通过便签条来搭建,这样就可以流动性重新编排和编辑故事。Kevin去商店的购物路途,他的移动应用所带来的好处,通过一系列的情节要点和细节来开发。从他到达商店到购买牛仔裤到随后跟朋友的午餐,我们最初的故事都是用便签条来组建的。

接下来,我们把我们的英雄植入一个特定的场景,恰当场景对于创造设计概念是一个关键要素。如果们要设计一个体感游戏界面(在宿舍?地下室?地铁?)这个环境是什么样的,还有谁在哪里,什么事情正在发生。这些元素不是简单的为故事提供背景,它们提供了情景和英雄所要达成目标和欲望的线索,这些元素也在竞争着要获得英雄的注意力,从而全身心的投入在我们的核心体验中(见图1)。

最后,我们要写一个剧本,详细讲述这个故事里的情节是如何展开的(见图2)。我们的英雄想要获得什么样的成就?他或她如何去实现?一路上将会面临什么样的挑战?这个故事应该自然地揭示出英雄的动机,我们期望的体验在这些更广大的需求中的角色。一个写的好的剧本并不会去试图销售什么,而是呈现手头机会的全部价值。

当我们的故事成形后,我们对设计创意进行头脑风暴,推进英雄在故事里前进。在每一个故事中,英雄都有工具来帮助他或她完成一个目标。我们需要帮助英雄找到他们的激光剑、蝙蝠车、幸运软呢帽。我们对设计创意,大量的创意进行头脑风暴,然后驱使我们的英雄去获得成功的结果(见图3)。通过把故事当做一个创意产生的中心框架,我们被迫去找到情景相关、切合英雄需求的创意。我们的英雄会在杂货店收银台前用手机应用来做什么呢?这将如何帮助英雄完成他的目标,包括近期(为杂货付钱)和远期(举办一个令人惊叹的聚会)?

故事作为一种集体式发现的工具,促进了关于设计创意应提供什么样的好处和体验应该如何来设计的讨论。故事也帮助减少自我傲慢,而把焦点关注在体验核心上,只有那些从某种有意义的方式能给英雄带来好处的体验才会胜出。在我们的故事中需要关注的是,不管故事有多么吸引人,这都只是服务于设计工作本身。我们的目标是创造伟大的设计概念,故事仅是帮助我们达成目标的一种机制。针对故事和设计创意,我们的流程应该是迭代优化的,让最强大的设计概念能够产生出来。

 

我们如何去做?

就设计流程而言,创作故事有两种技巧是比较合适的:叙述弧结构(narrative arc construction)和故事板(storyboarding)。叙述弧结构是,我们把故事中的主要情节用便签条写下来,然后排列成一个垂直的列。把故事细节快速的记下来,然后排成行以扩展每个关键情节点。这将会搭建出栅格式、多模块视觉化的故事,我们可以快速的重新编排,修改,最重要的是,把它作为一项具有组织性的结构来进行设计创意(见图2)。

容易查看的便签条和Sharpie方式促进设计团队内的协作,甚至在更为广阔的范围,在整个企业部门和外部客户内达成协作。然团队围绕我们的英雄和他/她的故事中已定义的目标,我们能容易的产生强大的设计创意,帮助我们的英雄获得成功。团队频繁的围绕情节要点组织头脑风暴活动,把最能支撑故事情节的概念进行集成,在这一情境下,保持紧密而容易重新编排故事的设计概念。

把叙述弧结构作为基础,我们能把更多的真实性和细节通过故事板带入到设计流程,通过故事前后顺序和设计创意来进行视觉化呈现(见图4)。从电影和动画中借鉴这种被公认的技术,让我们能更好的阐述体验:我们的英雄是如何使用我们的设计创意的?界面是否能让英雄通过一种有意义的方式在体验中自由穿行。

最终,我们的目标,跟任何吸引人的故事一样,是让我们的英雄获得成功,不管这种目标是拯救这个星球,消灭外星人,或者是用手机来买一杯咖啡。是我们的设计创意让英雄获得成功,尽管荣誉最终归属于她。

故事板通过更视觉化、可见的方式把我们的设计创意带入到生活中,便签条上的描述文字是让我们起步快跑的基石。我们用草图来把设计创意的界面或者服务视觉化表达出来,这很管用。就设计团队把概念分享给更广大和更有相关知识的受众(工程师、产品开发、公司利益相关者)而言,故事板是一种很好的方式。此外,这些故事板也能作为高保真故事板的初步样稿或原型,来诱导消费者提供反馈,提供界面设计的指导,或产生动画式的情景。故事板也为强化英雄或故事提供了一个很好的机会,我们为这些英雄而设计,我们的设计与商业得到了聚焦。

用以角色驱动的故事和设计概念,在确保我们的设计是基于英雄的需求之上,我们能在设计流程中进入到更细节的以开发为焦点的阶段。尽管设计创意被确定下来之后,故事通常成为了一个阶段性工具,但我们可以从故事转移到流程中获益,帮助我们产生这些创意。这让我们能进行头脑风暴,重新定义提炼设计概念,更贴切我们的受众需求、环境和习惯。通过把设计工作聚焦在围绕英雄的视角,利用讲故事的威力,我们能提出比功能更多的东西:我们能提供有意义的利益,连接消费者,让他们更有力量,不管是他们跟孙子在电视上视频聊天,远程监控房子,或者简单的用手机来为午餐买单。

 

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图3 头脑风暴。设计创意通过帮助英雄获得成功来产生,在这个例子中,这意味着移动应用的功能特性要帮助Kevin找到一些新款牛仔裤,在收银台前作出理智的决策,然后跟朋友吃着午餐来交流。

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图4 故事板。随着故事叙述和设计创意被整合并可视化,故事就变得栩栩如生了。我们可以看到Kevin实现了我们设计概念中的好处,并获得了成功—买到了牛仔裤和跟朋友聚会吃午饭。

关于作者

image Sal Cilella是一位颇有成就的交互设计师,他专注于领导团队来创建强大的消费者体验,为客户创造可度量的价值。他过去主要关注于设计下一代移动和消费者电子产品体验,通过电影和动画的语言来探寻这些概念。Cilella组建和管理Gravitytank的交互设计小组,并获得Notre Dame的学士学位,芝加哥艺术学院的美术硕士学位,以及IIT设计学院的兼任教师。

 

为什么还要利用电子邮件来做营销?

  • 电子邮件依然是互联网的中心
    Pew统计数据显示,美国94%的网民在互联网上会收发邮件,远高于搜索引擎、地图、购物等(87%;86%;72%)。(中国数据回头找一下)
  • 成本有效:远低于传统邮件直复营销
  • 建立关系:虽然电邮并不是唯一途径,但是一种较少侵入性的交流方式,客户可以选择方便的时候回复。良好策划的邮件计划能创建和强化客户忠诚度。
  • 电邮是主动式的。电邮营销者能主动的向感兴趣的受众推送信息,而不是依赖受众主动上门。
  • 电邮提供及时结果。电邮营销活动的投送和流转周期可以是按分钟来度量,而不是按天数。这样,我们能更精确的选择投送时机,并且营销效果很快的就能被看到。
  • 电邮能很快启动。在做好电邮营销准备后,几小时内就能开展一次大规模的营销活动。传统邮件直复营销是无法做到的。
  • 电邮能很好的植入超级链接。用户在阅读邮件广告后,轻点一下鼠标就能到你的网站结算页面了。这是营销者梦寐以求的结果。
  • 电邮能提供详细的反馈。电邮营销可以提供更全面的反馈。你可以度量有多少邮件被成功投送,被打开,邮件广告中的链接被点击多少次,最重要的是,给你带来了多少收入。这形成了一次完整全面的营销活动分析。
  • 电邮能跟其他营销渠道实现良好的整合。客户收到邮件后,会对接下来的传统邮件广告或者电话呼叫有所准备,而较少的感到被侵入。

电邮营销形式

  • 电子邮件列表(Email Newsletters):定期发送的邮件,能提高企业的品牌知晓度,客户挽留,广告收入和其他目标。
  • 产品目录电子邮件(Catalog Emails):在线零售商投送的电子邮件列表。
  • 通告邮件(Announcement Emails):在特定情况下,电邮营销者想及时告知订阅者特定信息。如,限时促销。一次性通告,通常是短暂而只包含一次行动呼吁(call to action)。
  • 新闻发布(Press Releases):跟通告邮件有些类似,但更多是关注于公共关系,而不是销售。
  • 销售和注册流程邮件:在线零售网站投送这类邮件来支持或提升购买流程。

邮件营销的计划

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HTML电邮Q&A

邮件内容长度多少合适?

越短越好,只要不会让它变得无用。通常用户的邮箱都很满了,所以并不会很高兴花太多时间在每一封邮件上。把你的信息阐述清晰,就可以了。

邮件里放全文好,还是只是放一些引子然后链到网站上?

既然越短越好,提供全文链接是通常做法。但如果文章长度较短,只有几个段落的话,那可以置入全文,省却读者点击的劳动。

多长时间发送邮件(频度)?

国外调研报告显示,73%的收件人反应“发送的太频繁”,是退订邮件的最主要原因。但是,邮件发送频度低,订阅者可能甚至会忘记曾经订阅过,或者找到了其他途径来解决原本你想提供的问题解决方案。

通常,略低的频度会比过高要差一些。但具体情况还是得具体分析,这主要得依赖订阅者的期望,以及内容的实效性。但你也可以简单的去征求订阅者的意见,甚至去征求退订者的意见,他们希望多久时间收到你的内容。

发送邮件的最佳时机?

有大量的理论和测试来试图找到最佳的电邮投送时点。这些研究大部分都是没有帮助的,因为这些研究的结果往往大相径庭,彼此矛盾。

当然,你还需考虑发送的内容来选择发送视点。有些内容适合在周一早上送达;而有些内容则适合在慵懒的周日下午送达。

唯一真正有用的答案是:尝试不同的发送时点,然后看哪个时机最为恰当。

购买或租赁邮件列表是否可行?

通常而言,答案是:不。尽管很多邮件地址提供商宣传提供最新更新的可退订的邮件地址数据库,但通常都是无法确认的。大部分邮件服务提供商的垃圾邮件过滤器,尤其会针对这种购买邮件列表进行过滤。这样做的风险太高,成功率太低,所以并不值得花费精力。还是耐心花时间来建立自己的主动订阅邮件列表,亲自去跟人们进行互动好了。

开信率多高算好?

这也是一个没有简单答案的问题。不同的行业、公司和收信人列表都会有不同的比率。一般来说,这个范围区间是:20-40%。

电邮营销会带来多少点击率?

这个答案跟上一个一样,甚至更加缺乏一个可靠的答案。电邮营销行业报告倾向于提供2-15%的点击率(clickthrough rate)。

如何避免邮件被过滤?

使用魔法,如果可能的话。否则,你不得不反复去进行试错。大多数情况下,你的邮件内容(邮件主题,正文),甚至可能是你的“From”地址都会被检查进行过滤。邮件发送服务商并不能控制这一情况,所以这还很大程度取决于你自身。

最好的办法是,首先要避免使用最常见的垃圾邮件词语,然后用不同的邮件客户端和过滤器来测试你要发送的邮件。如果你的邮件在1、2次测试中被过滤,那可能还是可以接受的。如果你的邮件被系统性的过滤,那就是一个大麻烦了。找到被过滤的原因,砍掉一半内容然后再尝试发送。如果邮件被通过,那说明问题可能出现在被砍掉的那部分内容上。

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